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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差: t; f, A& X- Y8 s9 i
Absolute number, 绝对数
: V. e% \. O$ i& k7 d; HAbsolute residuals, 绝对残差
% f8 Y0 g3 S2 Z- t5 M+ ZAcceleration array, 加速度立体阵
5 b+ }& o; C- f! u0 R( Q8 m% |; eAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
: Y6 u3 Y' E. w5 T# ^' mAcceleration normal, 法向加速度
! e' S$ t7 p) i" pAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
2 D2 v7 }/ z+ g! D) QAcceleration tangential, 切向加速度
& j3 \2 v3 U& N6 r% YAcceleration vector, 加速度向量- _$ H6 h8 A) X3 a2 x5 s
Acceptable hypothesis, 可接受假设
6 Q. ^* w. f; z5 |) E# iAccumulation, 累积, M% f: G0 Z  q9 t! M! H7 \& S) P
Accuracy, 准确度
1 H: H0 J- c2 w& UActual frequency, 实际频数- f' R$ C" ^. b& M9 V, i% S& o& r
Adaptive estimator, 自适应估计量0 T3 Q  G  p  j" L& y! B
Addition, 相加7 N& g  I5 z& x/ X9 |1 }8 ~
Addition theorem, 加法定理# `4 T8 w; H; H8 m
Additivity, 可加性
8 a' G% y4 z) I7 W- G5 i. A1 P* ]Adjusted rate, 调整率
3 f$ l8 P+ a; J( ?7 {" nAdjusted value, 校正值8 p( N: m+ M. d5 \3 r% Y
Admissible error, 容许误差
$ `7 y9 f0 l8 R5 f7 s  c  MAggregation, 聚集性6 o+ M# C' F  H1 `+ X% o: [2 K0 _
Alternative hypothesis, 备择假设
4 W' `6 V& r' `Among groups, 组间+ s. N: Q  C2 h# u/ ^  w! ?. g; g4 n
Amounts, 总量
5 q  T+ \9 Q7 o9 HAnalysis of correlation, 相关分析1 n4 }: c) k% O4 z
Analysis of covariance, 协方差分析
9 P4 |; w; F3 P. [! u1 i5 z3 RAnalysis of regression, 回归分析2 I# ~, L  p, D* w" \$ j! P* `
Analysis of time series, 时间序列分析' f, m! O9 ~7 e' }' H
Analysis of variance, 方差分析
2 }' c+ ~1 y+ x: }+ A4 E2 y: AAngular transformation, 角转换7 q" E- _- W. Y2 j# f9 n
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
. `/ h0 @2 g% \! ?9 bANOVA Models, 方差分析模型- f+ f6 |% a- E6 U& q$ z
Arcing, 弧/弧旋2 n% ^* V9 U, M1 ^3 Q
Arcsine transformation, 反正弦变换
" y% t8 u* }) H0 K7 f! SArea under the curve, 曲线面积8 q+ g9 I" M- A8 T1 f+ O1 d& M
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
" F% Z7 d7 G5 ?/ U! oARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 8 i6 d- v' o6 {
Arithmetic grid paper, 算术格纸* D1 ~: N2 [3 }: R
Arithmetic mean, 算术平均数
9 U0 v( s! ^. J" ]; y$ Y6 RArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
) V0 a- i/ l8 r# V7 A9 YAssessing fit, 拟合的评估
* u. d$ I. o) a! }# DAssociative laws, 结合律* H) x; O1 L4 X+ Q6 `
Asymmetric distribution, 非对称分布
* E8 u8 n0 v7 U  V) _" AAsymptotic bias, 渐近偏倚" f1 w5 g5 E2 N4 k
Asymptotic efficiency, 渐近效率2 B6 w) V$ F: J! V" ~" l( P
Asymptotic variance, 渐近方差; n1 }, Y$ n0 q: M' Z" q% |
Attributable risk, 归因危险度
! Y# z  q: t# \+ t$ ]Attribute data, 属性资料( P8 l" h& V4 _: b1 c  q
Attribution, 属性  N+ n6 f2 r" U" K6 R! z+ X/ `
Autocorrelation, 自相关+ k: n2 {" X) Q" `6 g
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关" u8 V# L% L: N* F  c2 H
Average, 平均数# V" b5 n- r7 n6 S
Average confidence interval length, 平均置信区间长度' U1 J/ L8 V' i5 K' m  i, _* b4 g. g
Average growth rate, 平均增长率- e; T* ]# b" U) h+ m' ?
Bar chart, 条形图1 t+ ^- Y' k3 x5 f# d( x% l' x3 F
Bar graph, 条形图/ x8 o5 y; Y# C. \1 O
Base period, 基期
- |" k+ s( k5 X$ VBayes' theorem , Bayes定理
7 w7 O; ?# {! P4 `1 vBell-shaped curve, 钟形曲线
# j( Z1 r( {' A) T5 x  v7 i; a% _" jBernoulli distribution, 伯努力分布
1 \+ ~; w8 m# Y# }; K& ]Best-trim estimator, 最好切尾估计量' _: T0 x3 l  z6 Z$ q7 @& Q
Bias, 偏性
% \$ I! D+ m! Q( h1 F3 `Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归- l7 C7 W' F4 x) ]2 N3 S
Binomial distribution, 二项分布
( }  k4 r' }; g( g5 U' kBisquare, 双平方
5 Z* o" J3 a' u' ?Bivariate Correlate, 二变量相关4 M  F" f, z, T; V8 p$ {* E
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布, o2 O4 d2 X4 V% \7 m3 g! L
Bivariate normal population, 双变量正态总体+ r3 p% i7 u. r7 l% a
Biweight interval, 双权区间5 p6 V$ B9 C: G: m& U6 @
Biweight M-estimator, 双权M估计量" u8 e: X$ }5 K" t2 k1 c
Block, 区组/配伍组
8 [, I$ T1 g& QBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
' ^( I! Y8 O/ g* V1 TBoxplots, 箱线图/箱尾图
8 Z1 p% l5 B0 dBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点" f5 x" b( M: L$ Z3 U5 R0 D
Canonical correlation, 典型相关/ m( p7 V$ i, H. D, n8 |' |3 Z
Caption, 纵标目
- S; t3 h6 A8 ~# h& LCase-control study, 病例对照研究9 L+ `0 F$ P! G. ^
Categorical variable, 分类变量8 f6 D- `1 n( |0 q
Catenary, 悬链线
+ O4 H: A! _7 x: V* TCauchy distribution, 柯西分布% @$ ?+ i& z$ A
Cause-and-effect relationship, 因果关系
- I9 e+ n  V' XCell, 单元' I& b' b# K0 e  \7 {- H% w7 c
Censoring, 终检
2 q5 `6 J" W& q9 [4 L$ ~Center of symmetry, 对称中心$ }& S9 a- w8 [0 h% C4 H  P
Centering and scaling, 中心化和定标9 p; _6 @( d7 U
Central tendency, 集中趋势
2 ?3 j+ H% N. L$ T" ^7 R# Y1 L: aCentral value, 中心值
8 Y) h# H! y* `% C% l' U+ xCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 _  t( n: w! q2 I+ M% J
Chance, 机遇
$ ~% [* g+ m* ZChance error, 随机误差3 [0 r: i) y% e
Chance variable, 随机变量. @4 s  O' X& c. h. s
Characteristic equation, 特征方程, f2 e) o3 a' Q/ y
Characteristic root, 特征根: t- j  C' m$ i9 s7 l
Characteristic vector, 特征向量
* B; Z# s0 h1 F; {; r# S! @Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
- D" J! C3 u" u) \+ ?2 I5 \Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图4 ~7 Y  D, M  @  I8 K
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验1 s- c! s8 f4 Y) X! Z1 W8 `& T* h% u
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
4 M9 }% L6 |5 v, [" f* s3 [* `Circle chart, 圆图
) V2 C% ]. \: [/ mClass interval, 组距
& x+ Z% }! q1 S" A5 z7 s) zClass mid-value, 组中值
0 R2 D6 k: _8 H0 x1 |* [, e5 \9 a! wClass upper limit, 组上限0 W' N5 z$ k( Z3 o5 s& m) x5 V% ~
Classified variable, 分类变量2 U& e9 i. y' I9 W. h+ Z, O
Cluster analysis, 聚类分析
" w% t- \9 O: q" I: g! ICluster sampling, 整群抽样
9 \$ i) G! `  WCode, 代码
8 W) |2 P7 i  J7 }3 H% x- XCoded data, 编码数据0 y, A6 W, d) O$ ]! n8 f0 g
Coding, 编码
2 c2 V( w4 |$ `( j3 i. y5 lCoefficient of contingency, 列联系数; [$ m& {- x8 d1 X, C; U
Coefficient of determination, 决定系数) M+ @  ~! ?( \) I# S5 Y: F
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
- t% W' b1 r9 {8 U! hCoefficient of partial correlation, 偏相关系数5 [" E: A9 b6 }+ [) o( ~
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数; H! O$ R7 `; `4 m
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数' A9 T& j, P6 v5 P7 w; i
Coefficient of regression, 回归系数
) K6 r# M- m4 M9 u$ C, W% l& gCoefficient of skewness, 偏度系数
% t7 H7 O7 m9 r1 C7 NCoefficient of variation, 变异系数
/ d9 Z) Z% L$ w" ]1 r% L4 eCohort study, 队列研究5 d, k" @* x1 ~
Column, 列
+ P" m# J  }& q% s* g7 {3 _& U+ bColumn effect, 列效应
, }- L* F3 [0 Z$ \6 jColumn factor, 列因素) A2 k( z( _3 J4 x# h
Combination pool, 合并: \$ f' K6 `' Z- H5 U" k$ R
Combinative table, 组合表
5 T  Q5 A; M, w  @2 g, ?Common factor, 共性因子7 Y7 k9 s: ?- }6 w' ]  r
Common regression coefficient, 公共回归系数
6 Q8 ^; r. x& y5 _: k: iCommon value, 共同值
$ ?( y2 a7 |2 Z8 p9 y* Q: s. h$ ZCommon variance, 公共方差" }: D4 \) ]/ ^: {- p, v
Common variation, 公共变异
4 }- h- z6 A# t! ACommunality variance, 共性方差
3 t8 C3 s5 g3 e# V( \0 MComparability, 可比性
+ n- j3 b4 s0 h, X2 l$ B- e; C% ~* vComparison of bathes, 批比较
0 r8 T. {: q. M0 M0 |4 _Comparison value, 比较值
" o  J4 V- ~7 ]" _Compartment model, 分部模型
( i/ l2 l$ U) g4 GCompassion, 伸缩
9 E8 \" r6 C9 O! c" \3 `7 yComplement of an event, 补事件
/ {# F7 `: ?8 h6 N- @Complete association, 完全正相关+ V2 s* K6 y: h& L6 g* f% A
Complete dissociation, 完全不相关
- Z- ~* B* ~3 M, M  VComplete statistics, 完备统计量
6 {' l  e; O( U8 dCompletely randomized design, 完全随机化设计, {, T% b2 e8 R% b) S* [6 \
Composite event, 联合事件
/ k6 l* _& l4 _1 H! BComposite events, 复合事件1 [4 u. u, X# C* q% O( s
Concavity, 凹性
2 @3 H* q3 D! t3 ?) a4 {Conditional expectation, 条件期望6 ^0 G! \: m& t' W4 R" q  o  k
Conditional likelihood, 条件似然
; |2 H: [! q* G' wConditional probability, 条件概率
* b6 Z5 _6 _& b5 \, h' ^$ ?Conditionally linear, 依条件线性9 X3 y! L2 _0 K1 `$ V
Confidence interval, 置信区间3 I9 D  I' r# R+ B( x4 b4 P! A
Confidence limit, 置信限" d4 _, G6 B! D1 s9 b! u3 a8 V
Confidence lower limit, 置信下限
/ [, x* S5 f. _Confidence upper limit, 置信上限9 }$ z  c% X0 r" |! \7 V
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析* F, \8 _9 y( T0 ]
Confirmatory research, 证实性实验研究8 ~2 u, \. e- S* O& ^' g+ O
Confounding factor, 混杂因素( |$ \: v( p8 ?8 I3 \- m8 a
Conjoint, 联合分析
' w" M) ^3 ~& t! wConsistency, 相合性; w$ v, D+ z5 G9 ?& W
Consistency check, 一致性检验
3 Z: E* ?6 p5 T- Q) Z3 N( h2 dConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计# \! O' {+ D2 @# O  l( F' O9 Y
Consistent estimate, 相合估计
; g$ [. \# V5 C! I6 g7 MConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归- B0 T  Y% {" ~! o0 Y
Constraint, 约束' R: r' V& ^$ P, A$ A  ]  Z
Contaminated distribution, 污染分布( _' g4 F. x+ W: z  S
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
8 t/ p8 e/ W( gContaminated normal distribution, 污染正态分布
# [+ ]6 F' d9 ~Contamination, 污染2 j% c. a' x7 w
Contamination model, 污染模型
$ Y) b$ M9 J* A! C$ k2 nContingency table, 列联表$ T1 V: ^; w  D) U& \% W- [
Contour, 边界线* U. w3 l$ S+ `8 _$ s
Contribution rate, 贡献率
% u3 O2 O+ O" ~! SControl, 对照
# H: I  M" G' [8 f, l9 M8 P" qControlled experiments, 对照实验
9 G0 ?' V0 [/ m- q( jConventional depth, 常规深度5 Y3 f8 g7 p3 k- \* z! ~: j
Convolution, 卷积8 c2 ^; t; O, N+ ~( _
Corrected factor, 校正因子  _6 Q' ]+ X, c% e4 N* Z% ?. @
Corrected mean, 校正均值
" t" p) g7 h9 D: w; A. }Correction coefficient, 校正系数) N! K+ T' i( N5 c1 ?, l) w8 r
Correctness, 正确性  I' ~8 B) v9 i7 f
Correlation coefficient, 相关系数
2 S5 Y2 R1 O4 I+ }  l0 b  n, i  q! JCorrelation index, 相关指数4 `& @7 r! `7 J% e5 C
Correspondence, 对应
( O/ P  `$ N/ E: f) D2 n  u+ f- {Counting, 计数
9 T7 f$ _( X( r4 ~; a5 eCounts, 计数/频数
( Y2 W8 s* u1 v( m( Z2 dCovariance, 协方差
7 y- n+ _  @8 B0 uCovariant, 共变 . g+ ]: j- b, Y! r# |! _' a/ m
Cox Regression, Cox回归
; ~  m# d! ]$ d4 M7 |0 T/ V! ?Criteria for fitting, 拟合准则9 d) d$ \1 i: Q# G+ O  w, i0 E5 t
Criteria of least squares, 最小二乘准则7 D' Z3 ?2 h4 W+ V, K$ z, o% _
Critical ratio, 临界比
2 B+ s% Q0 ^% t0 Z- d7 v$ d) aCritical region, 拒绝域
1 g0 [5 h; a1 z/ C! QCritical value, 临界值
! F& f$ h$ Y! E* j0 s) LCross-over design, 交叉设计
% ^2 V+ j6 p4 f9 g- r; A! }8 OCross-section analysis, 横断面分析; Y+ F) l; O2 ~/ M
Cross-section survey, 横断面调查
4 a7 `% j" [$ f* Z* sCrosstabs , 交叉表
! g7 _" A0 p( N5 pCross-tabulation table, 复合表
$ e) ^1 i4 L6 ?8 N, m/ N$ lCube root, 立方根
  f3 Z$ x% T! y0 LCumulative distribution function, 分布函数3 V/ ?$ y. }4 ~+ H' v6 L
Cumulative probability, 累计概率
& e  G/ t, Z# x$ UCurvature, 曲率/弯曲
$ r; s# a: g0 c0 C. X1 y. M8 lCurvature, 曲率
6 \# l1 p, P! F5 XCurve fit , 曲线拟和
2 g8 i+ w/ t& `Curve fitting, 曲线拟合
# X0 C/ |2 _8 _: UCurvilinear regression, 曲线回归' ~% n& ^# x/ \2 K; ^$ ^4 w
Curvilinear relation, 曲线关系/ y! g# D; ?8 [9 \! w6 \! S
Cut-and-try method, 尝试法
+ I; ^) J5 k/ a6 A4 m/ jCycle, 周期9 T0 i5 a/ d& H! M
Cyclist, 周期性, T/ m5 C0 n3 o$ {
D test, D检验
: p) e# v6 g7 G# H8 Q- c/ _Data acquisition, 资料收集6 u1 B* e2 |4 o% f3 k1 \6 M
Data bank, 数据库5 d; ~+ z" d7 C/ G
Data capacity, 数据容量, m/ e3 k' A$ v4 A" M4 }
Data deficiencies, 数据缺乏4 m& A: y- P$ h  L, ~8 A
Data handling, 数据处理/ ]) h! Q) t: W' ]- [2 m
Data manipulation, 数据处理  Y1 b4 K! i5 J' ]1 ?2 e- T# t1 m! e: A
Data processing, 数据处理( m$ }, V# [  t1 c
Data reduction, 数据缩减
9 H0 u# }3 G: M0 TData set, 数据集* @2 h$ {4 z7 t) W
Data sources, 数据来源
( j' A6 d) o. ]4 l9 bData transformation, 数据变换
; G9 x7 L/ F' s- F2 P6 D5 PData validity, 数据有效性
. L* j  f7 o' U, ZData-in, 数据输入; Q  E% ~1 u. {8 L2 @9 b4 d& o6 t, e: [
Data-out, 数据输出0 N0 o+ j( P2 o: ~
Dead time, 停滞期
: O( W9 ~) G- I* H1 aDegree of freedom, 自由度9 j6 T/ G  P) S. _; H5 Q# F; e
Degree of precision, 精密度
5 {( i; h3 T! w8 _' [. zDegree of reliability, 可靠性程度% u5 ?( ?( `, d
Degression, 递减9 ~4 r: V8 B9 a
Density function, 密度函数: _( L+ |) N! Q7 J% k3 d( Y
Density of data points, 数据点的密度
/ s2 N6 `- B. d6 gDependent variable, 应变量/依变量/因变量1 k& v0 W2 k$ J% F$ u3 z
Dependent variable, 因变量
% \, K# `& U/ w5 iDepth, 深度7 e( G9 I2 ?' B( _; j
Derivative matrix, 导数矩阵" z$ v+ Y) n" r9 J
Derivative-free methods, 无导数方法5 O. v& I* Z. a0 u
Design, 设计; R  i9 m2 g2 Q" I
Determinacy, 确定性6 ~" l2 \! J& a# L: F( A* N
Determinant, 行列式( _4 `+ N8 f& {  C& ]/ z( o' c
Determinant, 决定因素* U0 O) z! X! F3 g/ m1 `
Deviation, 离差
9 J8 {/ A  x8 L+ e) s' J4 Y4 t+ g$ fDeviation from average, 离均差
/ U( |) v6 l7 p: }' W9 [7 ?Diagnostic plot, 诊断图
9 t/ }* J/ Q& [# }- y7 LDichotomous variable, 二分变量
6 n7 f6 s* x3 ^Differential equation, 微分方程
' _+ r9 N$ \4 L4 h! n( n" oDirect standardization, 直接标准化法- A1 y7 n# B7 `9 e
Discrete variable, 离散型变量
/ S2 C3 {4 J, _* z+ a1 s0 lDISCRIMINANT, 判断
5 Z* ?5 k' Y% Q7 CDiscriminant analysis, 判别分析2 p" Y  B- u1 a" o$ s
Discriminant coefficient, 判别系数
: t+ T; f7 M- a% SDiscriminant function, 判别值4 P( ~( w* z% Q7 C$ S
Dispersion, 散布/分散度
" ~$ B, H$ q! Z7 B% |- v6 jDisproportional, 不成比例的
8 Y8 e( Y) G6 L  H; V  L& b* I( uDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
# o4 J6 X& p) b  u5 zDistribution free, 分布无关性/免分布
1 F1 k7 [& v# B7 F! e/ L0 vDistribution shape, 分布形状# P2 a3 G! l! M, C* r8 L+ |$ t. I
Distribution-free method, 任意分布法
: @6 l# i& e( |6 tDistributive laws, 分配律
9 b% _$ b/ X0 H% |( i6 k5 c$ U6 E: O( TDisturbance, 随机扰动项
3 f* j3 _, w# D  H2 y. k( k9 r% jDose response curve, 剂量反应曲线% k% E& x9 s) x5 |: t
Double blind method, 双盲法& h7 W# P) p9 i
Double blind trial, 双盲试验! X: m9 m$ B, z7 U& C; ?
Double exponential distribution, 双指数分布
/ A2 c. x$ _* c5 CDouble logarithmic, 双对数2 u4 p* E$ t( G  @" u5 J3 v8 F
Downward rank, 降秩
( c( U# l% |& s7 Y. dDual-space plot, 对偶空间图4 T- S( U, j- K( o$ \: \
DUD, 无导数方法
  B; D( m9 @4 rDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法% e/ v1 L+ d3 @1 L: F
Effect, 实验效应
0 N4 {7 [' s* u8 K9 D9 S; iEigenvalue, 特征值$ Y/ G* C5 \/ f) _1 x
Eigenvector, 特征向量
8 i/ A6 e: h& v7 B% BEllipse, 椭圆# L: B3 |; m7 G  \1 P
Empirical distribution, 经验分布/ y  ^+ G# h+ P; L! k
Empirical probability, 经验概率单位/ O3 q# s. s% o
Enumeration data, 计数资料
' N" V. H' o- \$ K7 J) B$ TEqual sun-class number, 相等次级组含量
/ Y5 ]: {. I( |9 Y3 N- T) s. }* QEqually likely, 等可能, d" F6 q( P4 n: ]
Equivariance, 同变性& Q3 R3 x) c+ j: C) u
Error, 误差/错误
+ I* f) r  U  Y, ]" O% c2 U: QError of estimate, 估计误差
# s0 y; L/ ^4 h. ]' gError type I, 第一类错误
- ~2 D, h* B% }: R6 ~3 z; P. Y4 KError type II, 第二类错误% b; \5 K4 t6 t- b% {
Estimand, 被估量6 i. P: _8 h: V' Y3 u- z" {
Estimated error mean squares, 估计误差均方
  ^3 r" R$ d  ?& JEstimated error sum of squares, 估计误差平方和+ \' n* n+ A+ t. x5 v' f' |& y
Euclidean distance, 欧式距离
. t+ s$ }2 i3 Q3 @Event, 事件
+ w/ U/ R6 b$ [" EEvent, 事件
, D7 J6 ]) ^3 f7 w$ tExceptional data point, 异常数据点0 b6 h7 R4 t1 `* P8 k5 P
Expectation plane, 期望平面5 B4 ]: L; {* l6 c# H
Expectation surface, 期望曲面
6 |# C, y1 ^! c3 O8 d$ TExpected values, 期望值6 T! C5 W4 @' V" U, t2 r
Experiment, 实验
5 A8 |( N% k8 O7 V1 qExperimental sampling, 试验抽样% w7 K9 _% o. L
Experimental unit, 试验单位. c+ t% W6 E+ `6 e' i
Explanatory variable, 说明变量5 A# ?+ z; R& P
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
% F5 H  y' `/ L) o: pExplore Summarize, 探索-摘要
. Y8 U. c( Y; M6 D* jExponential curve, 指数曲线
& Z5 k9 t3 R! s6 X9 l: lExponential growth, 指数式增长
0 W% Q1 [. a8 J: sEXSMOOTH, 指数平滑方法 5 I* d/ Q$ [# ~" y
Extended fit, 扩充拟合
# [1 P* f7 Y) L7 V/ d$ C7 n9 s" @8 KExtra parameter, 附加参数
$ i( `! f; }+ M3 a" \Extrapolation, 外推法; f/ m' e# J7 t5 q
Extreme observation, 末端观测值) ~8 F$ r+ T  I# x7 M2 @
Extremes, 极端值/极值
' |: {  Z% t% IF distribution, F分布
$ k. V6 k. G0 F/ L9 y" AF test, F检验: v; ~; N' e  O: B1 H7 A. w2 @# A7 U' l( d
Factor, 因素/因子
/ e7 c3 ~4 C  P  ?. I' YFactor analysis, 因子分析' k- T7 s  b& r# y9 p  Q5 \+ ~
Factor Analysis, 因子分析
' E% m2 o" C: rFactor score, 因子得分 1 x* H/ }/ V+ x1 \( \
Factorial, 阶乘- z% G8 ~# d, Z* a
Factorial design, 析因试验设计3 G9 `! @5 c! i/ r- J" e- I* j
False negative, 假阴性
5 j6 {, [5 b) a+ S" {False negative error, 假阴性错误5 x( E  T9 U8 I0 @7 w5 M' h) `, Q
Family of distributions, 分布族1 ?4 B# I0 p; `, @/ L) C
Family of estimators, 估计量族
7 k; l$ w5 `2 z8 p% T% ]Fanning, 扇面
; U- ?+ H' z! G4 n8 CFatality rate, 病死率
1 u: f$ q! f: o6 X3 H# Z) CField investigation, 现场调查5 V5 J- B  R2 i4 |& ^, r/ E; z7 y1 L& q
Field survey, 现场调查
& K4 O6 _- G9 u6 ^# d' _. I: qFinite population, 有限总体4 X5 U5 P' x- s
Finite-sample, 有限样本
2 C: _4 v5 z9 q; I& AFirst derivative, 一阶导数
  K/ p- P8 w7 t- d& c9 [6 }( g! b7 _. _First principal component, 第一主成分
% Z  Q- j, P% J: rFirst quartile, 第一四分位数$ [7 F  z$ O$ ?& x* @5 {& c  ]
Fisher information, 费雪信息量8 [3 _: w, B+ ]: E  Q$ d6 D
Fitted value, 拟合值
& ~% x- F; j" x' y( o/ _Fitting a curve, 曲线拟合$ d0 [) ]' ~4 z- T5 z5 i- A
Fixed base, 定基
; c" D* |' X+ Y* aFluctuation, 随机起伏
5 d+ y9 c( n  r' xForecast, 预测
% b! [. ?5 y& S* O- i' h: cFour fold table, 四格表
, g1 O; o+ U/ \9 q9 r& \( zFourth, 四分点9 a  K$ w$ N% s+ a$ [& d/ h4 s; [
Fraction blow, 左侧比率2 R2 e8 d; M: k- K' d6 s' @
Fractional error, 相对误差/ }" t" z* F. B& r" a. s9 ~
Frequency, 频率
6 [5 p* h4 B1 ^# jFrequency polygon, 频数多边图
! `  G: X' r. L# R! z8 O* `+ nFrontier point, 界限点
$ I/ r0 m: ^; O6 U3 p2 R+ TFunction relationship, 泛函关系2 e- b5 M, w2 w' Y# A( h4 e
Gamma distribution, 伽玛分布( u3 q/ {# G4 B7 v% K
Gauss increment, 高斯增量: p, t( [$ b, J
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
, o- b' N/ }# i' {Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量' }" p* ?7 ]* R6 G
General census, 全面普查1 y1 u7 N1 r+ E
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # P; O, S* k5 I: y# V+ K' u& l+ g
Geometric mean, 几何平均数
1 }5 X! W6 d0 g( H2 k2 Q5 QGini's mean difference, 基尼均差1 Z' j* G) s8 @+ h. U
GLM (General liner models), 一般线性模型 * f. z& _% c8 K' L6 ~. a- l2 ?0 E
Goodness of fit, 拟和优度/配合度, v. m; }1 B% k
Gradient of determinant, 行列式的梯度
0 f  n# p9 S6 y; \Graeco-Latin square, 希腊拉丁方4 S; {; G. }. o! T& _. n
Grand mean, 总均值) E1 q: e: u+ f3 `
Gross errors, 重大错误' Y% z  e% p8 y' t- w
Gross-error sensitivity, 大错敏感度6 I8 T+ b/ g. v2 D
Group averages, 分组平均
. u5 O/ j( i3 I: y: u, x# M& Q" lGrouped data, 分组资料' g5 ^3 [, B" w3 v" X2 l
Guessed mean, 假定平均数
' b# t. D* a8 S& w5 B* q! O1 Q" [Half-life, 半衰期& X" b2 h. @* w/ |4 G  w" Q6 M- [
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
6 t2 J% h8 z/ l4 R; F9 h; o# J6 dHappenstance, 偶然事件  j" a5 W% m% l2 v1 T- {- S" K8 u9 W
Harmonic mean, 调和均数  l  B+ X& c8 O, A! f
Hazard function, 风险均数5 V! Y. ?2 T+ Z1 p% n
Hazard rate, 风险率
" Z* g  w; f5 V" o% GHeading, 标目
" p. F. ?! f  T& yHeavy-tailed distribution, 重尾分布' D& z- x4 @8 ~5 b/ c9 F1 A4 ]
Hessian array, 海森立体阵
6 d! v7 {1 T+ P7 g/ \  kHeterogeneity, 不同质
; J; D2 K  @7 `% p9 p5 z% u) V' xHeterogeneity of variance, 方差不齐
0 ]* [' M: ?1 OHierarchical classification, 组内分组
2 ~  c  v; O: C; Z1 t  i, GHierarchical clustering method, 系统聚类法
; t: q! n- Q( Y& g1 J: hHigh-leverage point, 高杠杆率点% P% p. G0 G2 X. _/ y# c7 P, l9 y
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- ~. J! I8 t- L' R6 wHinge, 折叶点1 u2 K! t9 f7 ^) i  I, F
Histogram, 直方图
  Y. D" }' n/ OHistorical cohort study, 历史性队列研究 1 T: i7 q8 u. b) ^; o; M
Holes, 空洞
8 @. Y9 C/ f. |6 QHOMALS, 多重响应分析$ X3 R& U" t$ ~, s; O
Homogeneity of variance, 方差齐性4 a( w9 u; I1 V' R8 W9 [: J
Homogeneity test, 齐性检验9 ]( s2 [# V- c" t" C
Huber M-estimators, 休伯M估计量
: Y4 i0 b- X9 }2 i% U1 pHyperbola, 双曲线2 [+ f$ M+ U% l( v9 |% y
Hypothesis testing, 假设检验
. g7 }# o4 q8 n' ^2 q( uHypothetical universe, 假设总体
$ ]3 ~3 B! h3 o+ ZImpossible event, 不可能事件
- x/ v0 Y5 P0 r0 N, k* [8 ]. ^4 F* kIndependence, 独立性, f+ ]/ l$ C2 D, ~- K: _8 d
Independent variable, 自变量
; Y4 i8 m/ R/ ?+ r7 `; kIndex, 指标/指数
( G( v' R. \9 ]: H0 h" `2 W! U3 G: AIndirect standardization, 间接标准化法
# I' v# M) N% t3 x1 sIndividual, 个体& M3 _/ }8 H0 {7 s
Inference band, 推断带, Q: W# i, k& ^
Infinite population, 无限总体/ C/ f) B" b9 S# v* l
Infinitely great, 无穷大' [4 W/ {" S" O; E, J+ v
Infinitely small, 无穷小
  r. R- K# G# W8 E5 f" J- YInfluence curve, 影响曲线
* D4 \( u% U# f4 \- i, D/ T! jInformation capacity, 信息容量* d7 n4 k' i# |2 |
Initial condition, 初始条件
, V% C/ a" D. @$ bInitial estimate, 初始估计值9 U* F, H9 T2 G4 ^+ k' O% J; F$ X) ]; q4 q
Initial level, 最初水平
5 i1 }8 F7 J* e  e1 @) [& ZInteraction, 交互作用
+ @9 o" s6 E7 ~0 W0 f3 o, A1 SInteraction terms, 交互作用项3 p: t. [9 M1 n4 ?/ @
Intercept, 截距
+ D9 @0 D; X( F+ @Interpolation, 内插法! D9 q: N; d+ _  {5 Q
Interquartile range, 四分位距
/ C1 E, i, ]3 F! ^; P5 wInterval estimation, 区间估计' M! H# ]; D% u6 s* v
Intervals of equal probability, 等概率区间+ e3 x7 C. C/ N1 l$ }( Q
Intrinsic curvature, 固有曲率2 P: s$ [5 S( a/ e
Invariance, 不变性
0 c. u  ~: q7 qInverse matrix, 逆矩阵% |6 r' Q& ]9 h" N' \0 H0 ]
Inverse probability, 逆概率: y4 O) C% H: e% A: T' I
Inverse sine transformation, 反正弦变换& O1 _" p1 k% [- O
Iteration, 迭代
! M" q: e$ z. S& @& b% \/ A2 v' q, DJacobian determinant, 雅可比行列式
$ n, ]/ J; D7 \; KJoint distribution function, 分布函数, m6 [# t7 F- ?, e* }3 B
Joint probability, 联合概率! \2 S* |& f1 y2 c: V$ N
Joint probability distribution, 联合概率分布/ H! B, Z5 N8 g( u1 e  D+ r* i% S! B
K means method, 逐步聚类法
7 R/ |6 m/ Q1 R6 fKaplan-Meier, 评估事件的时间长度   P5 k7 E7 A( {3 D* N1 h
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图" Y( h$ ~; K, b: }' r# \
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关9 C; S5 J# P' v$ [' ]
Kinetic, 动力学
) f8 T, ]) a* Z7 v. ^- j0 \& \Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验: x( E4 b/ s  i. x
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
% }! S# J. w; \2 C$ l0 PKurtosis, 峰度
9 _0 ]/ d2 b! b* v6 e5 t- C7 f! i- wLack of fit, 失拟( O# S3 i9 I" n" i' p. M; T
Ladder of powers, 幂阶梯
: Q. y/ j  G2 \- o$ _Lag, 滞后- |/ q) K2 ]/ b5 Y4 L
Large sample, 大样本
+ _: j* N/ Q5 G9 I3 ~6 qLarge sample test, 大样本检验
' c, w+ o# y! V# rLatin square, 拉丁方+ D7 p) _9 D) M$ o% V
Latin square design, 拉丁方设计
" W" W7 U" x5 s, k3 c* `Leakage, 泄漏
( p' i+ Z  L: T3 }5 b4 KLeast favorable configuration, 最不利构形
5 B5 s+ z$ J) Y0 [Least favorable distribution, 最不利分布
6 L; @- w9 x, I7 B& ~. |Least significant difference, 最小显著差法
, j6 v1 ]; g0 X+ S$ TLeast square method, 最小二乘法
7 b& R# O( Z! D! |Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计, W5 D8 s$ b; r0 o4 U1 G
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合  g: |; `0 y9 R0 i
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线" Z' [) `# a' j- d
Legend, 图例
: N% o% |3 m9 c% J* I" |, ?L-estimator, L估计量
0 w. T: A/ e, f# ZL-estimator of location, 位置L估计量8 v# M! c9 e! e! A6 V# l% c
L-estimator of scale, 尺度L估计量" M& `8 }) h) B; W' R; `% ]
Level, 水平! O& i3 j9 M+ {( Z8 r- b: e8 g
Life expectance, 预期期望寿命$ b- b) h0 {# G: }7 l5 [3 A4 ~
Life table, 寿命表
$ m+ x" z( i2 A" VLife table method, 生命表法
/ @  J" x7 [7 l' a4 ]& MLight-tailed distribution, 轻尾分布
. N+ t' s1 i) v) d& K+ ^# H0 KLikelihood function, 似然函数9 |# I& s& C% Z# W# p: R9 M
Likelihood ratio, 似然比8 o% D$ S5 h5 X6 R% G- @& A. i- R
line graph, 线图2 N" Z. U0 |' M& a! r% g7 U5 r* Q
Linear correlation, 直线相关; Y) B$ _" p- d/ ^6 ?" P
Linear equation, 线性方程
7 F" G$ V& m% G* C* t2 E5 c3 FLinear programming, 线性规划: I) k; \- c; |3 \" c
Linear regression, 直线回归6 C8 Z0 `& S3 j. i' @
Linear Regression, 线性回归" I0 y8 A. ]3 \3 g' H
Linear trend, 线性趋势& J' f1 u+ I2 m3 y0 r: i
Loading, 载荷
% \+ H$ [0 s* T/ F+ K: k5 u& k: FLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性8 g( P, }1 l- o! C( \8 W
Location equivariance, 位置同变性
3 x/ a. s, ?6 B8 p. [Location invariance, 位置不变性
; k3 r6 @" |2 h) S7 eLocation scale family, 位置尺度族" P( @+ z  u$ ?! T9 R
Log rank test, 时序检验
- X! E: r! u/ E) n/ f5 u2 g$ FLogarithmic curve, 对数曲线1 }+ T: r$ Y$ [
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布3 E7 Y, A, U/ G' r8 P7 Q# ]/ W
Logarithmic scale, 对数尺度5 s$ r# p. s, f1 l
Logarithmic transformation, 对数变换" d6 i% a' N& A3 e, \' @
Logic check, 逻辑检查6 o5 S$ Z5 a+ N6 C& y" I6 z  ~! z$ }. g, I
Logistic distribution, 逻辑斯特分布) Q( M) u! Z5 C" Y4 J8 G* W% _
Logit transformation, Logit转换. K0 ?4 y( @( H7 d7 _7 a, ^. q
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
' `; ^" V. a% X3 s5 FLognormal distribution, 对数正态分布' Y8 _/ X' p; l, n
Lost function, 损失函数$ z9 i9 m- y$ p: f9 Y1 H
Low correlation, 低度相关
2 }, W6 D5 }' g) y3 VLower limit, 下限4 p6 j6 R8 }6 H# @% ^: {$ u
Lowest-attained variance, 最小可达方差
' `( |0 Q' m8 N7 wLSD, 最小显著差法的简称
$ a  M* j: I$ m4 Y0 \; j6 HLurking variable, 潜在变量
' A2 a* O7 H: k9 ]8 D! GMain effect, 主效应$ G$ }) b$ }- W' t! {
Major heading, 主辞标目
, h' W6 e, Q2 _Marginal density function, 边缘密度函数9 W8 r! {0 W& m
Marginal probability, 边缘概率
9 d6 E4 W; O( P% h: s' x: F3 WMarginal probability distribution, 边缘概率分布/ W* W. I0 G# \6 q) Z$ m" K3 Z$ f
Matched data, 配对资料- A  g* e0 @" u, x; l% d3 ]
Matched distribution, 匹配过分布. Y% u" K; _9 L3 e# E4 u9 @/ C
Matching of distribution, 分布的匹配
# \- J( H* G* `2 n) vMatching of transformation, 变换的匹配
0 h9 b' S- n# F2 x" c# LMathematical expectation, 数学期望: Y: i; V9 X- a6 y( J
Mathematical model, 数学模型
, `! W# H) W% R" h" z9 TMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量! |' z9 g' Z. ~# v+ C# j
Maximum likelihood method, 最大似然法
, Y+ B9 T; `- u& W6 \; r) [8 j" g' bMean, 均数( R; U* J9 A( l
Mean squares between groups, 组间均方
, S& h8 S' i" ~& e( Z4 I3 UMean squares within group, 组内均方0 Y" l7 j+ _6 V2 k* ?. A
Means (Compare means), 均值-均值比较9 A8 O/ p. O7 d" J! C- U; H
Median, 中位数
/ W% P: p+ X0 I! vMedian effective dose, 半数效量3 ?5 X$ Z* V' _5 L
Median lethal dose, 半数致死量+ M  [3 c6 U& T! l
Median polish, 中位数平滑
8 |- }, H9 d5 c: T( _Median test, 中位数检验% u+ e3 _+ O8 {9 [2 s
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
7 J& a8 l3 p$ u$ zMinimum distance estimation, 最小距离估计4 E7 `  t% T7 F2 b! R4 K
Minimum effective dose, 最小有效量
" K! s2 ]; o" a0 QMinimum lethal dose, 最小致死量  T2 a& f0 P; ^: u4 k
Minimum variance estimator, 最小方差估计量; r2 ^  p* c6 o! {
MINITAB, 统计软件包
  {9 z( i' @- i* tMinor heading, 宾词标目
( G* \# o" Y9 @3 lMissing data, 缺失值% m( D" I4 ^; r( [# o
Model specification, 模型的确定
) S  l" c  W( a* TModeling Statistics , 模型统计6 i% x0 d/ R8 ~) I2 z+ F( [
Models for outliers, 离群值模型
* ]9 t' H$ p$ ~  m3 d* {Modifying the model, 模型的修正
8 [7 D7 P( o" @9 E6 U4 F' w9 GModulus of continuity, 连续性模; p; c7 {, }% w& G  _
Morbidity, 发病率 7 @+ w3 f6 N' F! r9 u" ^. t
Most favorable configuration, 最有利构形
9 m5 h1 D: L6 c$ O& oMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
/ V  |: t4 b$ P$ m3 K, X9 zMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 N/ s9 \9 b% @Multiple comparison, 多重比较7 [# z5 s" `) k4 ]- W& @# @' D
Multiple correlation , 复相关! x$ H, Y2 X, V' H% Z! R& T% D, ^0 Q9 F2 V
Multiple covariance, 多元协方差
6 y4 g$ S/ z4 {) i% YMultiple linear regression, 多元线性回归9 E" }3 S* a5 u6 H
Multiple response , 多重选项
8 O% X5 z% b5 R6 u1 iMultiple solutions, 多解
& q4 y( Z4 A" w" nMultiplication theorem, 乘法定理( ]- }7 Y0 X0 J5 X% S4 M0 m
Multiresponse, 多元响应3 d# D4 z, A) y! \! S2 J
Multi-stage sampling, 多阶段抽样5 T6 G" N  y2 j3 T5 x1 g# j: Y
Multivariate T distribution, 多元T分布: y8 E1 s/ c  E0 @, K" }' N- _
Mutual exclusive, 互不相容
# V( M+ b+ y; M4 o6 h1 J% Y4 p# ]$ ZMutual independence, 互相独立# t" a# d, s; J) M% [. L
Natural boundary, 自然边界
4 z, B8 r$ \7 p8 h; y& C4 W3 `" ANatural dead, 自然死亡  h; V8 g- @  r1 W( K/ P! K
Natural zero, 自然零: V  r0 b5 q6 R
Negative correlation, 负相关* N; M) V" `# H6 R. ]8 u" A. _
Negative linear correlation, 负线性相关$ M# v  y( G/ z0 h4 M
Negatively skewed, 负偏  {1 n; i4 G, e; [
Newman-Keuls method, q检验
1 c; N2 `9 v7 C6 NNK method, q检验& E; o- ?  z  _
No statistical significance, 无统计意义
2 X5 h8 U- m- P; X( [4 |, P1 \Nominal variable, 名义变量: ?- e0 ?" Q2 O9 t, A0 L" i5 M5 ~1 m
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
8 B2 ?8 e( @5 Y' x% TNonlinear regression, 非线性相关
; n( }( o9 h! K/ NNonparametric statistics, 非参数统计
* b! @2 \2 V" s: M$ R9 U6 lNonparametric test, 非参数检验9 @2 U2 k5 U# F) b1 ]5 w
Nonparametric tests, 非参数检验% K& w2 d: x+ B5 x9 l3 [' ^
Normal deviate, 正态离差
8 O4 |: \& n9 LNormal distribution, 正态分布" Z$ k: Q/ D  u  o8 Z* C+ w7 Y; \
Normal equation, 正规方程组
8 X3 t0 s4 `, L4 C8 [Normal ranges, 正常范围+ l( @6 R1 I4 l9 ]8 [
Normal value, 正常值
7 [: h; w/ I9 j7 I6 \Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数8 V# w9 s! t1 T6 f1 v5 f# C
Null hypothesis, 无效假设 8 t4 B! `6 Q* W$ }3 q
Numerical variable, 数值变量
' g, y8 J; Y0 V3 |7 yObjective function, 目标函数: A$ W3 `# [1 G. J9 s# m
Observation unit, 观察单位8 Z2 r/ i, m" S: R
Observed value, 观察值
2 a: U! s8 ~4 C6 Z7 `1 C; @* x1 IOne sided test, 单侧检验
( Q5 K2 w) ~  v* oOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
3 Y6 m) Y7 [# A! H. z5 XOneway ANOVA , 单因素方差分析
/ @' I: {" K+ z" a% i" h* C2 KOpen sequential trial, 开放型序贯设计
: G- @- V$ Z& [! A* tOptrim, 优切尾
& d# N$ {. Y+ X1 \; cOptrim efficiency, 优切尾效率. S0 G8 f& b9 i: @
Order statistics, 顺序统计量
5 J) v, R% X; N$ M1 i' ?* MOrdered categories, 有序分类
& e5 Y- @" l$ NOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
' l; p3 P( S+ A1 J, S9 E1 ~Ordinal variable, 有序变量
! ]0 c2 n, Q% EOrthogonal basis, 正交基* x% @4 e, d9 s( z9 Z1 ]! O
Orthogonal design, 正交试验设计
1 j" P9 C+ [* P4 O' @) EOrthogonality conditions, 正交条件
: {: z6 x1 Q# Z4 A2 t" L! j- Y6 tORTHOPLAN, 正交设计
+ [' p7 h2 A) o3 EOutlier cutoffs, 离群值截断点; r/ {- O0 c; X. ~( ?2 ?1 @  t. q
Outliers, 极端值
) [" h0 e. K* |4 b& ]& p7 r* \OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
8 `' w" Z1 T: t8 M$ YOvershoot, 迭代过度+ v: S- u+ g, _' N2 e; Q0 |0 W  A
Paired design, 配对设计+ Q% n7 f0 F/ h! P: Q1 b' F
Paired sample, 配对样本; H6 \/ B6 H1 O8 x/ ^
Pairwise slopes, 成对斜率& h( L/ e7 I2 c5 q3 a5 x6 \
Parabola, 抛物线8 b- ~& ~9 R/ }9 Y# P& r, p
Parallel tests, 平行试验8 n* r6 J1 s8 a7 {8 O6 a7 O
Parameter, 参数
* u6 {  e! l- C/ q8 \3 RParametric statistics, 参数统计4 B( R5 x5 V5 T) ~% l
Parametric test, 参数检验* e0 d- w- U3 P! P2 n& ?
Partial correlation, 偏相关' e& j! _  W% l4 J
Partial regression, 偏回归( {/ _6 b4 L5 r5 _* G- x: S
Partial sorting, 偏排序
% y  ?; N7 I1 ]- k# z' N4 VPartials residuals, 偏残差
1 B" C/ ^7 l6 VPattern, 模式2 P4 u+ P8 P/ f
Pearson curves, 皮尔逊曲线' e5 Y! }2 q6 ^/ ^& D- e
Peeling, 退层$ L: |2 H' q, w$ \
Percent bar graph, 百分条形图
4 ^! }% x* o6 B% A5 ~# [4 vPercentage, 百分比8 J' M+ S) J' b; {! A4 [! F8 W% y3 [
Percentile, 百分位数
. I4 j/ t5 @% ?Percentile curves, 百分位曲线
- W$ q' h5 {/ yPeriodicity, 周期性
& p3 [9 O7 w+ |. l, d  r: i+ C  qPermutation, 排列
5 y" l/ E* l$ J$ x; aP-estimator, P估计量
3 x  I" U- t7 E. e$ R+ ]3 N) KPie graph, 饼图. ?8 x, i+ _( h+ ^
Pitman estimator, 皮特曼估计量: c4 m5 E* N7 _* g# B
Pivot, 枢轴量
, @4 I* E( t" e: b2 bPlanar, 平坦
+ S4 E5 p" B( X6 yPlanar assumption, 平面的假设$ s& j6 J) Q# s' ~& l0 E  r
PLANCARDS, 生成试验的计划卡8 c0 \$ F" `( Y: d: D
Point estimation, 点估计) `: f4 Z7 s+ C- l* N% y
Poisson distribution, 泊松分布( c9 a9 z! W+ ^+ E6 K
Polishing, 平滑$ h4 m  U4 M) k2 K; ~* ^$ `3 }
Polled standard deviation, 合并标准差
3 f" }  g' i# |9 w8 M8 B/ J8 M% x1 ], }Polled variance, 合并方差# I' f: S  d. D/ G! F
Polygon, 多边图1 a+ D1 _0 R+ _2 P: b  d5 _
Polynomial, 多项式
5 r5 j3 E# n3 Y7 v0 I1 QPolynomial curve, 多项式曲线, o  a: y" z3 P9 z* F
Population, 总体
& ]# G2 d" s' N8 x0 PPopulation attributable risk, 人群归因危险度6 m  f5 C& f! J
Positive correlation, 正相关
, v& F! a" B- x3 y0 uPositively skewed, 正偏
! \5 n0 O3 D6 p5 @- p. D- U8 m3 \Posterior distribution, 后验分布4 s+ j$ \: x0 q6 p+ [- d( M
Power of a test, 检验效能  f1 y! J8 }5 y7 }: G
Precision, 精密度
# k) t8 j" D5 \# oPredicted value, 预测值
: L% P+ G7 ~; P& cPreliminary analysis, 预备性分析
) Q6 k$ `$ ~2 h3 NPrincipal component analysis, 主成分分析# T' f6 f+ J9 H2 T5 Z" N
Prior distribution, 先验分布
: S) o5 O; X: e1 @Prior probability, 先验概率
1 B2 l* h4 {. v# F( h7 }% YProbabilistic model, 概率模型7 R6 ]6 j% C0 W2 ?% T4 J3 A+ h% G
probability, 概率& a& J/ ]  n+ q
Probability density, 概率密度
  R% b: ]) j5 t/ @- K. w  eProduct moment, 乘积矩/协方差" F! Z7 n* `! [5 d
Profile trace, 截面迹图8 H! v5 Z, @! {( g! ?6 Y& T
Proportion, 比/构成比
4 Q0 J& Y' m0 ^, S9 L  N4 UProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样3 [; h. U  b6 c$ g" W
Proportionate, 成比例
0 f" G  L/ x; A  h8 h6 T9 KProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ d5 M% P  B6 F5 }' N/ ^
Prospective study, 前瞻性调查5 k, Z& c" o5 R3 f, y' K
Proximities, 亲近性
0 z; F8 v' k3 m: w1 ]3 C; J' bPseudo F test, 近似F检验
' E9 L4 v) `/ C9 G& P9 EPseudo model, 近似模型
& q9 ]; t9 h) K7 s4 R/ IPseudosigma, 伪标准差' q3 }/ v0 Y0 u9 d7 L3 v# t
Purposive sampling, 有目的抽样' [8 M* j0 k8 _' M
QR decomposition, QR分解3 T2 ^& f- s/ v  q% R- `7 N
Quadratic approximation, 二次近似
5 D1 I+ F4 M/ |3 V- ]; fQualitative classification, 属性分类
* P  z7 S- W' H7 EQualitative method, 定性方法
4 L1 X3 [( H5 bQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
4 j$ g, p3 p! O  L% |2 OQuantitative analysis, 定量分析
: i* Y: K8 |1 y5 r# ZQuartile, 四分位数% H; n/ B! b2 D  ?1 C
Quick Cluster, 快速聚类
* v* t+ \7 K+ C3 SRadix sort, 基数排序
7 J$ }/ \2 k: J/ l0 s! P" E; RRandom allocation, 随机化分组' R6 m4 L! H5 c1 n; f
Random blocks design, 随机区组设计
' k  ?* I# H7 R  ~Random event, 随机事件
" I9 i) F4 o8 ^/ _- w( R% TRandomization, 随机化
4 X) F! b" F" T# G! t6 e, y0 yRange, 极差/全距0 b* R5 C& h: x: Z; u: h1 _& C
Rank correlation, 等级相关
  H0 ^& ^. w5 J! {: v7 g( BRank sum test, 秩和检验% W1 m5 n2 d5 Y6 J) h
Rank test, 秩检验+ e0 X8 n3 A1 o( y' B+ p$ S
Ranked data, 等级资料
- Q( v# i: y  H' O; FRate, 比率
. c7 `9 U& a' l0 \8 j2 iRatio, 比例
( M3 _$ b) }) h4 A# {! xRaw data, 原始资料0 n# K$ H2 b2 D" I3 W$ j
Raw residual, 原始残差
- D$ p  H$ ^1 }0 p, i" tRayleigh's test, 雷氏检验1 }; ?& g$ V4 ?2 X5 ]
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 # l6 |6 _' l) d8 ]
Reciprocal, 倒数
; P# b( C5 J- q6 _- V" W! nReciprocal transformation, 倒数变换
( U6 c" e8 o1 Y0 l% \! J5 \1 KRecording, 记录7 E: O" W+ H, {) e) z+ n
Redescending estimators, 回降估计量2 Z  w* H2 o; y0 P
Reducing dimensions, 降维
' P1 K, d6 j3 O7 i5 R& NRe-expression, 重新表达
# O9 ^# Z5 f: G1 F& v; J7 I: B$ kReference set, 标准组
7 f* W  k& z6 g! ]' A4 P, n! ]0 ZRegion of acceptance, 接受域
: r$ L* J/ L; L' u8 E0 @Regression coefficient, 回归系数
4 J, E9 Q8 t5 k4 J) nRegression sum of square, 回归平方和
0 `, d' p* q: M8 e3 |, ~Rejection point, 拒绝点
0 d" J# E! D6 R9 Y' Y  e/ K. N4 ZRelative dispersion, 相对离散度
3 q/ \: O  j. K9 @; h1 K$ ~Relative number, 相对数
& N4 a/ @' T9 Q* J' L; ]" I+ pReliability, 可靠性  s5 Z* b* g) _& d2 m, r& a
Reparametrization, 重新设置参数
4 n, a* b/ C, C( r' `; Q# JReplication, 重复
0 Z7 h+ S! a# Q/ `Report Summaries, 报告摘要
4 X7 r; J0 y/ f, {# qResidual sum of square, 剩余平方和+ [5 u3 M9 f3 L; }- i# j
Resistance, 耐抗性8 G$ O) i  K2 _
Resistant line, 耐抗线
0 g1 K3 D- s5 L( M* ~5 QResistant technique, 耐抗技术; l! A4 \# G) L3 w1 F  E7 G  J
R-estimator of location, 位置R估计量( |# I4 Y' {; A. h* v
R-estimator of scale, 尺度R估计量/ f; K/ a  n- G9 I
Retrospective study, 回顾性调查
' ~  C* j! [- p8 S, BRidge trace, 岭迹
0 M. M9 Z+ h1 I) k/ M$ Y" O8 QRidit analysis, Ridit分析9 d6 j0 m" i, m3 G* d2 v' G4 Y1 H
Rotation, 旋转
, b- A% o! {5 e( ^$ ~Rounding, 舍入9 N% M' w* J& j( }3 f: E! ^) A
Row, 行
+ J+ v, k+ G, H4 m% XRow effects, 行效应. P: d, T2 q, c3 J! h
Row factor, 行因素
  s: u3 b) h) j4 h( TRXC table, RXC表
$ Y0 H9 ]# l0 E' W1 V5 k2 dSample, 样本4 F' c; o( e3 |+ W1 Y+ ?/ y4 h$ U
Sample regression coefficient, 样本回归系数
. J$ G' q' u: I4 \% q: VSample size, 样本量
! f# Y& T8 N5 g' T1 H& V+ x* ?. zSample standard deviation, 样本标准差
$ V8 u0 w. a3 V9 j' r* nSampling error, 抽样误差! L! y% H# |1 u" ^# N6 @% L( x
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包) v  I- n6 O" I+ B- o# t6 C
Scale, 尺度/量表
% g+ s+ a* z: v0 ^  a) SScatter diagram, 散点图
4 s1 A2 [7 P8 |& qSchematic plot, 示意图/简图
' y+ ~; n6 [: x: z" cScore test, 计分检验9 V/ g' l/ ^. J! a$ b* B6 K2 `
Screening, 筛检9 M% _# q/ |( d* F9 F. ]/ E. `! @6 L$ j
SEASON, 季节分析 . o5 ~$ V$ m3 E! V/ o# H1 H( d6 v5 r
Second derivative, 二阶导数4 i+ e. O3 l! ^+ @
Second principal component, 第二主成分
* d6 E8 k9 L. C5 n* b+ USEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
& `! D9 }# B0 J4 V  R- p" QSemi-logarithmic graph, 半对数图$ S$ W- b* w" S
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸8 Z3 [3 a7 z5 A; `% |& z
Sensitivity curve, 敏感度曲线: [+ {# {2 H. C3 X
Sequential analysis, 贯序分析/ D. M" U& r) o% c: R' A
Sequential data set, 顺序数据集$ p1 N2 f- M( {) N1 z( ?% e
Sequential design, 贯序设计
( R9 I. h: b1 t3 H- xSequential method, 贯序法$ y4 g* }0 ]. L9 r
Sequential test, 贯序检验法1 t  C1 z: \) \, i$ ^
Serial tests, 系列试验
3 X( C1 [0 H1 z  sShort-cut method, 简捷法
1 t* J" f8 N+ o- x& {2 |( zSigmoid curve, S形曲线
3 _" u6 d5 G; h" ~, R1 NSign function, 正负号函数9 x: \, q1 d/ H" u
Sign test, 符号检验
! c2 |$ m+ r% \% e0 n- tSigned rank, 符号秩
  |' Z/ E# }9 L7 A; a* NSignificance test, 显著性检验& a+ L7 A7 b# d3 f2 ?, g
Significant figure, 有效数字% m  S0 m0 O( j7 {7 I
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
+ Q# t7 X  B# g! K* z1 z, V5 ]* H( MSimple correlation, 简单相关. T7 b6 L7 C) h  n( Z7 v7 [% a: M2 {
Simple random sampling, 简单随机抽样
$ X$ {. b0 L, k$ ?) ?8 \6 ~4 h2 tSimple regression, 简单回归
5 R# u1 c- d# W- n1 F  h% K3 ^simple table, 简单表
" r$ C- M3 \% @4 T8 Q/ B% W3 _6 bSine estimator, 正弦估计量+ G" d; H. z9 x2 \) k& m
Single-valued estimate, 单值估计& e+ V* P0 ~. ?6 I& ]' G6 M8 _
Singular matrix, 奇异矩阵
. E  j7 O2 H/ `# T+ H# A* JSkewed distribution, 偏斜分布8 J: [" Y& V( z4 T! a' k- j! G# l# O( C
Skewness, 偏度
5 u; U5 R6 c8 [7 P0 LSlash distribution, 斜线分布
% W1 h# I( a! Y- v8 ~  NSlope, 斜率
& S2 i9 A) T$ x- y' N- pSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
. t+ `  Y# h$ B/ NSource of variation, 变异来源
. S8 [- B, ?0 q+ Z9 S3 OSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关' X. M* ]( X; j2 z
Specific factor, 特殊因子$ {7 W" q+ O& N
Specific factor variance, 特殊因子方差/ y& N) t. B+ Q
Spectra , 频谱% `  F: N8 w, S  f% X$ L
Spherical distribution, 球型正态分布% p/ ~, C! ~; E& T6 @9 A8 N9 g
Spread, 展布
3 j/ v. O  }0 }9 \/ Y- L. P% B8 d, VSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包; x7 b: g6 p- I. x
Spurious correlation, 假性相关
5 w" O/ N9 c9 {1 G- W. oSquare root transformation, 平方根变换
, A( J) d! Y1 r( C; gStabilizing variance, 稳定方差3 p# `" W2 p. m6 E7 _* v
Standard deviation, 标准差
7 N5 U! ^6 w( R  t3 t! E1 A3 GStandard error, 标准误
: G8 v. u+ W- ]! JStandard error of difference, 差别的标准误
, c) a! S! B- v0 `, DStandard error of estimate, 标准估计误差
6 ]! `6 l3 y6 lStandard error of rate, 率的标准误; f% `7 v& Q$ F8 s
Standard normal distribution, 标准正态分布1 d. r4 m6 U+ X6 \  C/ a. @
Standardization, 标准化) I, U8 a, e0 d% ~3 e4 ]
Starting value, 起始值
7 ^# D) }( I1 E- d5 u8 }2 D0 rStatistic, 统计量
. O; m9 _% P/ ~( rStatistical control, 统计控制4 x7 X" c6 \' [) A: c0 @
Statistical graph, 统计图1 L# V, V/ |) t2 ?( U5 @) `
Statistical inference, 统计推断8 ^: L0 v$ w9 m: a  M4 q; S
Statistical table, 统计表/ Z+ f7 M4 e5 C0 U* c
Steepest descent, 最速下降法1 \5 t* F, l( s6 H) J* U
Stem and leaf display, 茎叶图' |* l; {' T; |1 E$ Z
Step factor, 步长因子5 P/ }0 r0 ?! E0 a+ X2 |
Stepwise regression, 逐步回归; ~9 k: `! G8 K# _; W
Storage, 存
. v1 O- n/ T% |1 a0 [Strata, 层(复数)* s% n7 @/ p% Y, z/ a+ D
Stratified sampling, 分层抽样4 {" g! @1 F+ p& s/ o; g) f
Stratified sampling, 分层抽样
# B4 l3 G! s8 b9 l0 [Strength, 强度
) U8 |3 w# V" a/ v0 f9 K, R: s$ AStringency, 严密性# K2 S3 P% b$ N6 w
Structural relationship, 结构关系; `7 y) w% `& ]! w" h
Studentized residual, 学生化残差/t化残差- Q& B1 v+ G/ ^
Sub-class numbers, 次级组含量$ e% A* {5 c( }/ K0 D2 }, g
Subdividing, 分割3 a% H. l* g$ ~  w% ~
Sufficient statistic, 充分统计量4 k; m6 W. y# o3 h! I- N
Sum of products, 积和- f  X) m* P2 [2 C% e6 V! ^
Sum of squares, 离差平方和' x4 a( o, k1 x* q( [% T1 w2 ^. Q
Sum of squares about regression, 回归平方和8 i8 _4 d6 t( m3 q. o8 J: q9 n
Sum of squares between groups, 组间平方和
9 {4 X6 [4 E5 z. W% _3 H9 a% TSum of squares of partial regression, 偏回归平方和- j4 r: d8 ]5 b! @0 L
Sure event, 必然事件
! I$ |. r0 G! ~Survey, 调查9 b* F7 m) n2 U6 F1 q) G
Survival, 生存分析! A2 U' y2 B+ W0 {& y# B
Survival rate, 生存率
. `. j2 y; S5 d8 V, cSuspended root gram, 悬吊根图# P. x8 d/ m: f& S8 a, V
Symmetry, 对称# \+ T6 x; m- H( \
Systematic error, 系统误差; O3 e/ u; |; R- ~  H
Systematic sampling, 系统抽样
( G$ K: o4 C' hTags, 标签0 T0 f* k9 y1 v0 b  T3 x
Tail area, 尾部面积0 t! Q2 c, ~9 G- h; v
Tail length, 尾长! V# a+ `6 B0 M% _
Tail weight, 尾重
! d( S8 I& H$ x. u6 q+ _7 _Tangent line, 切线" |: |  x: @8 G& P; [
Target distribution, 目标分布
: d4 l0 l' ~5 Q4 V9 u5 S/ l7 _Taylor series, 泰勒级数5 p* V# N) ]; z  x' [
Tendency of dispersion, 离散趋势8 ^, [0 s# J6 W! ^% s5 q: F
Testing of hypotheses, 假设检验
* O) |# [# G% `1 [* WTheoretical frequency, 理论频数
$ t% ?( x& x6 e# NTime series, 时间序列
8 j) H1 A! S/ rTolerance interval, 容忍区间
# r: d- u1 V5 c& g2 g! sTolerance lower limit, 容忍下限
, c# S, c8 p+ W5 D+ F3 P* T0 M' w5 m) BTolerance upper limit, 容忍上限! v8 o( w3 v4 Z: F
Torsion, 扰率% n+ l, e4 Z* U/ F5 n- z
Total sum of square, 总平方和
# V! ^) V4 x- TTotal variation, 总变异
" A0 j0 C- B( g- {, c5 P- p! Q1 Y- B1 TTransformation, 转换2 D7 O& x6 c6 M7 B* T
Treatment, 处理! S+ R8 w/ A- \9 p% ~+ g
Trend, 趋势
6 ^; E: D$ b: U" F0 tTrend of percentage, 百分比趋势" }7 x) _4 @0 _$ w% z
Trial, 试验
& [7 W$ e: M$ G1 ^7 n, y* H8 L7 y1 kTrial and error method, 试错法
) v3 v( Y; ^( C/ T1 B8 j. eTuning constant, 细调常数+ t( c) b! ^8 W+ {5 Q
Two sided test, 双向检验; i+ s4 p- N  s5 v* M9 m
Two-stage least squares, 二阶最小平方% y- c7 p& M# ^, D; E, _' t# t+ U! r
Two-stage sampling, 二阶段抽样  d# a. P* I7 h; O  ?8 [" Y% ]
Two-tailed test, 双侧检验7 z+ E7 n/ h" z) q3 b: D
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析# m% A3 m- K8 t
Two-way table, 双向表$ L& d, }! I% f, K3 `9 g4 s
Type I error, 一类错误/α错误+ Y  j. n9 |- H, ~  U' z, Y3 q7 B" x
Type II error, 二类错误/β错误
2 p/ ^7 L% P4 v+ S) e+ \+ G  {8 PUMVU, 方差一致最小无偏估计简称, G6 D/ g0 J( l* u0 ?) c; s
Unbiased estimate, 无偏估计  j1 K: Y& h' P+ k( ]4 _
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归* d$ s" \5 ]1 s( a( @
Unequal subclass number, 不等次级组含量
4 n2 V, {: C' w! S0 [Ungrouped data, 不分组资料) h9 u  m' i4 i8 a3 u
Uniform coordinate, 均匀坐标$ Y9 o" f! ~, \+ b" N
Uniform distribution, 均匀分布* p# c7 v: |. @: z1 [! f
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
5 B3 ]$ Z& M& B. b3 `3 I+ T1 v) nUnit, 单元
4 ?, l# m" V0 iUnordered categories, 无序分类8 U  o: b# h& [4 r1 F4 P) ~8 k( ]
Upper limit, 上限0 w  N( J- Y( [( n$ L0 g
Upward rank, 升秩
/ v. [  y  a8 f- J% \6 HVague concept, 模糊概念  D5 Z& s( U/ h
Validity, 有效性
( x$ `% |& z5 S( D- x* P  cVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计7 [( s* T! O" ?  z5 i( u
Variability, 变异性
$ P2 @. L0 y/ [" d8 @Variable, 变量
1 J- N  I" o3 L: ?1 {Variance, 方差8 W& X6 f4 X2 Q' G- f6 N0 D
Variation, 变异0 m- k3 w1 W/ N
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转7 G) D. o2 ~# l  Y( R; k
Volume of distribution, 容积
" h5 Y, {! u6 d% g9 X0 `W test, W检验
) m' r% ?) M" FWeibull distribution, 威布尔分布
6 p7 `+ `7 c1 z2 l; ~Weight, 权数2 `6 Q! l0 B% L% P- x5 y) w+ a
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验- Q; ~' Z) `( M% [$ t9 @
Weighted linear regression method, 加权直线回归
$ k+ y  J4 Y7 Z3 C7 O: Z/ Z; @- DWeighted mean, 加权平均数
8 a! K2 M- ~" \0 w7 eWeighted mean square, 加权平均方差
7 s$ b9 b* f% k! WWeighted sum of square, 加权平方和
- N3 i  \. h3 X5 i" H8 AWeighting coefficient, 权重系数
8 U! n/ z% |! lWeighting method, 加权法
' r1 P, `" i' _2 F; z$ r6 R7 p8 XW-estimation, W估计量: f  c% o$ `) J: c: D
W-estimation of location, 位置W估计量7 @6 Y0 Y% B" ?. @2 F7 j& d) @- v
Width, 宽度
# [0 c( {8 ]8 N( G/ j0 c4 m  h% UWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
" r/ h# S4 I4 ]2 iWild point, 野点/狂点0 x3 L0 l* ^+ B! B5 o! v# J
Wild value, 野值/狂值
' Z, K" O, z2 ~Winsorized mean, 缩尾均值
  T' E4 t2 d$ f2 B, b0 B8 O: XWithdraw, 失访
5 J% I' u% X& G; j% Y2 g+ P* VYouden's index, 尤登指数) g( d3 V+ T8 e# }( ~" t
Z test, Z检验  ?# @9 F. C+ v/ x( v
Zero correlation, 零相关
  z  _+ x' p& x( v4 i! f. sZ-transformation, Z变换

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